深度解析VC中的消息(中) (转)

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本文深入探讨了Visual C++中的消息处理机制，包括消息的发送、接收及处理流程等内容。通过对VC消息机制的全面解析，帮助读者理解Windows应用程序中消息传递的工作原理。
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深度学习中的泛化能力：VC维数学理论解析
AI天才研究院
07-11 412
想象一下，我们训练了一个图像识别模型，它在训练集上能够准确无误地识别出各种猫和狗的图片。然而，当我们把一些训练集中从未出现过的新图片拿给它时，它却常常给出错误的判断。这就好比一个学生，把课本上的例题背得滚瓜烂熟，但遇到稍有变化的新题目就不会做了。这是为什么呢？其实，这背后涉及到深度学习中一个至关重要的概念——泛化能力。
VC2010运行库最新版深度解析
Start_mswin的博客
02-21 1030
VC2010运行库最新版，作为Visual C++ 2010环境下一款集大成的运行库集合，以其高效实用的特性，赋予了用户在不安装Visual C++ 2010开发环境的情况下，运行由该环境开发的应用程序的能力。
深度解析vc中的消息
有什么不努力的理由呢？
01-30 1282
消息是指什么 消息系统对于一个win32程序来说十分重要，它是一个程序运行的动力源泉。一个消息，是系统定义的一个32位的值，他唯一的定义了一个事件，向 Windows发出一个通知，告诉应用程序某个事情发生了。例如，单击鼠标、改变窗口尺寸、按下键盘上的一个键都会使Windows发送一个消息给应用程序。 消息本身是作为一个记录传递给应用程序的，这个记录中包含了消息的类型以及其他信息。例如，对于单击
深度解析VC中的消息传递机制
FrankieWang008的专栏
06-27 1058
摘要：Windows编程和Dos编程，一个很大的区别就是，Windows编程是事件驱动，消息传递的。所以，要学好Windows编程，必须 对消息机制有一个清楚的认识，本文希望能够对消息的传递做一个全面的分析。 一、什么是消息？ 消息系统对于一个win32程序来说十分重要，它是一个程序运行的动力源泉。一个消息，是系统定义的一个32位的值，他唯一的定 义了一个事件，向Windo
深度解析VC中的消息
-----------------------------不要在跟自己无关的事情上浪费时间
06-15 534
深度解析VC中的消息（上） http://www.vckbase.com/index.php/wv/18.html 深度解析VC中的消息（中） http://www.vckbase.com/index.php/wv/19 深度解析VC中的消息（下） http://www.vckbase.com/index.php/wv/20
深度解析VC中的消息（下）
tianyu的专栏 - Linux site:blog.youkuaiyun.com/wishfly
04-03 777
前面，我们分析了消息的基本理论和基本的函数及用法，接下来，我们将进一步讨论消息传递在MFC中的实现。 MFC消息的处理实现方式 初看MFC中的各种消息，以及在头脑中根深蒂固的C++的影响，我们可能很自然的就会想到利用C++的三大特性之一：虚拟机制来实现消息的传递，但是经过分析，我们看到事情并不是想我们想象的那样，在MFC中消息是通过一种所谓的消息映射机制来处理的。 为什么呢？在潘爱民老师翻译
深度解析VC中的消息（中）
gxj1680的专栏
04-09 710
深度解析VC中的消息（中）作者：hustli提交者：eastvc 发布日期：2003-11-18 13:02:54原文出处：http://www.youkuaiyun.com/队列消息和非队列消息   从消息的发送途径来看，消息可以分成2种：队列消息和非队列消息。消息队列由可以分成系统消息队列和线程消息队列。系统消息队列由Windows维护，线程消息队列
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
12-19
内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
利用matlab实现双向A*算法
12-19
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 视频地址：
我的日志Diary，记录日常工作生活
12-19
我的日志Diary，记录日常工作生活
《Android 开发流程》
12-19
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/66d97b9a013b kernel_hack linux kernel read/write process memory 安卓内核通过进程页目录基址计算虚拟地址的物理页读取物理内存 可过缺页检测 ioctl+phys & bypass pte->present detection 注意：未实现多物理页页读，读取内存过长时会出现错误 Contact
基于Selenium2与Python27构建的自动化测试框架实践项目_个人毕业设计答辩用测试框架源码及扩展指南_用于软件测试自动化学习与Web应用功能验证的入门练习资源_包含完整.zip
12-19
基于Selenium2与Python27构建的自动化测试框架实践项目_个人毕业设计答辩用测试框架源码及扩展指南_用于软件测试自动化学习与Web应用功能验证的入门练习资源_包含完整.zip
遥感监测基于Sentinel-2的GEMI植被指数时空分析：孟加拉国吉大港地区年度与季节性地表覆盖变化评估系统
12-19
内容概要：该文档为一段Google Earth Engine（GEE）JavaScript脚本，旨在对孟加拉国吉大港地区（Chittagong）在2024年全年范围内的Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像数据进行处理与分析，计算植被指数GEMI（Global Environment Monitoring Index），并生成年度、季节性和月度中值复合图像。脚本实现了感兴趣区域（ROI）选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、云掩膜（结合MSK_CLDPRB和SCL波段）、GEMI指数计算（基于红光B4和近红外B8波段）、多时相合成（冬季、夏季、季风期、季风后期）、可视化展示及月度时间序列图表生成等功能，并包含详细的诊断输出和可选的数据导出功能。; 适合人群：具备遥感基础知识和GEE平台使用经验的科研人员或地理信息系统（GIS）技术人员，熟悉JavaScript语言者更佳；适用于环境监测、农业评估或气候变化研究领域的从业者。; 使用场景及目标：①实现长时间序列遥感影像的自动化云去除与植被指数计算；②支持区域尺度生态环境动态监测，如植被覆盖变化分析；③构建时间序列图表以辅助趋势分析与决策支持； 阅读建议：建议在GEE代码编辑器中运行并逐步调试，结合控制台输出的日志和图表理解每一步处理流程，可根据实际研究区域和年份修改参数复用该脚本。
EI复现基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现）
12-19
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究，结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析，采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者（兼具发电与用电能力的主体）在配电系统中的竞价行为，运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系，通过优化算法求解均衡策略，实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析，复现了EI期刊级别的研究成果，适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习主从博弈在电力系统中的建模方法；②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术；③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析；④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节，重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析，可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
电力系统中的故障分析与断路器额定值的选择.zip
最新发布
12-19
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
BFO-BP基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
12-19
【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法（BFO）优化BP神经网络的风电功率预测方法，并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法与传统BP神经网络相结合，利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重和阈值，有效提升了模型的收敛速度与预测精度，解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性和优越性，有助于提升风电并网的稳定性与调度效率。; 适合人群：具备一定机器学习与优化算法基础，从事新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于风电场短期或超短期功率预测，提高电网调度的准确性；②作为智能优化算法与神经网络结合的典型案例，用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制与实现方式；③为类似非线性系统建模与预测问题提供可复现的技术路线参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其与BP网络的耦合方式，同时可通过更换数据集或对比其他优化算法（如PSO、GA）进一步验证模型性能。
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）
12-19
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab/Simulink平台实现的虚拟同步发电机（VSG）并网空载仿真模型，重点研究了有功-无功功率环控制策略以及电压-电流双闭环控制系统的设计与实现。通过构建VSG的动态数学模型，模拟其在并网空载工况下的运行特性，验证了VSG在维持电网频率和电压稳定性方面的有效性，同时分析了关键控制参数对系统动态响应的影响。该仿真模型为深入理解虚拟同步机的控制机理及其在新能源并网中的应用提供了技术支持。; 适合人群：具备电力系统、电力电子或自动控制基础知识的研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于学习和掌握虚拟同步发电机的核心控制原理，包括有功-无功解耦控制、电压电流双闭环设计；②作为科研项目或课程设计的基础仿真平台，支持进一步研究VSG在不同工况下的动态性能及优化控制策略；③辅助完成相关学术论文的模型复现与结果验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码与Simulink模
VMware安装AndroidX86方法
12-19
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 请注意： 最终支持版本为 ； 与 最终支持版本为 。 自2024年5月14日、版本 17.5.2 开始，VMware Workstation Pro 将免费供个人用户使用。 详情请 点击此处 自2024年11月11日、版本 17.6.2 开始，VMware Workstation Pro 将免费供所有用户使用。 详情请 点击此处 （非常感谢@Sertwen更新的这一部分，我懒得再写了，在此直接用了） 目录： 链接说明 官网获取方法 VMwareWorkstation 17 VMwareWorkstation 16 VMwareWorkstation 15 VMwareWorkstation 14 VMwareWorkstation 12 VMwareWorkstation 11 VMwareWorkstation 10 VMwareWorkstation 9 链接说明： 受限于被收购的原VMware公司链接无法使用，且新的博通公司未提供公开直链，所以此处仅提供上传的链接。 文件后缀是Windows系统使用的软件版本；是Linux系统使用的软件版本。 ed2k链接是电驴链接，依靠文件哈希来下载文件的，需要使用迅雷等软件下载，缺点是如果网上资源不多，会下载失败。 看issues中有人提到希望提供BT种子下载，这个看情况考虑，可能会在以后添加。 官网获取方法 打开博通官网https://support.broadcom.com/group/ecx/productdownloads?subfamily=VMware%20Workstation%20Pro&freeDownloads=tru...
鲁棒优化微电网鲁棒优化定价方案研究（Matlab代码实现）
12-19
【鲁棒优化】微电网鲁棒优化定价方案研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“微电网鲁棒优化定价方案研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了在不确定环境下微电网的优化定价策略。研究采用鲁棒优化方法应对可再生能源出力、负荷需求等不确定性因素，构建了微电网经济运行模型，并通过Matlab编程实现求解，验证了所提定价方案的有效性与鲁棒性。文中详细介绍了模型构建过程、目标函数与约束条件的设计、鲁棒优化方法的应用以及仿真结果分析，旨在提升微电网在复杂环境下的经济性和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事微电网、能源优化领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于科研学习与论文复现，掌握鲁棒优化在微电网定价中的建模方法；②为实际微电网系统提供定价策略设计思路，提升系统应对不确定性的能力；③支撑课程设计、毕业课题或科研项目开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐行理解模型实现细节，重点关注不确定性建模与鲁棒对等转换部分，同时可扩展学习YALMIP工具箱与求解器的使用，以提升优化模型求解能力。
SPY++ 中文手册：深度解析VC工具箱
SPY++ 是一款随 Microsoft Visual C++ (VC) 集成开发环境(IDE) 所提供的资源工具，它主要用于监视和分析 Windows 应用程序的窗口和消息。SPY++ 具有强大的调试功能，能够帮助开发者定位和解决应用程序中的问题，特别...
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